sorting.py

@@ -9,6 +9,7 @@ Al final se imprimen los promedios de cada algortimo
 from random import randint
 import time
 from merge import merge
+import heapify  # Se importa esa librería para usar heapify
 
 '''
  Python program for implementation of MergeSort  taken from https://www.geeksforgeeks.org/python-program-for-merge-sort/#:~:text=Merge%20Sort%20is%20a%20Divide,assumes%20that%20arr%5Bl..
@@ -30,13 +31,66 @@ def mergeSort(lista, l, r):
 		merge(lista, l, m, r)
 
 
+""" Código tomado de GeeksForGeeks.
+	Enlace electrónico del código 
+ 	encontrado y adaptado para la
+  	asignación o el proyecto de prác-
+   	tica con git: https://www.geeksforgeeks.org/heap-sort/
+"""
+
+
 def heapSort(lista):
-	# definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
+	#definan el algoritmo de ordenamiento heapsort
+	heapq.heapify(lista)
+
+	# Se busca el tamaño de la lista
+	n = len(lista)
+
+	""" Se crea un heap máximo y el último padre estará en
+		la posición h1, i.e., la mitad del tamaño de la lista.
+		Por lo tanto, ese sería el comienzo. 
+	"""
+	h1 = (n // 2) - 1
+	for i in range(h1, -1, -1):
+		heapq.heapify(lista[i])
+
+	# Se extrae los elementos uno a uno
+	for i in range(n-1, 0, -1):
+		# Se intercambia, luego se hace heapify
+		lista[i], lista[0] = lista[0], lista[i]
+		heapq.heapify(lista[i])
+
 	return lista
 
 
 def quickSort(lista):
-	# definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
+	#definan el algoritmo de ordenamiento quicksort
+	elements = len(lista)
+    
+    #Base case
+	if elements < 2:
+		return lista
+    
+	current_position = 0 #Position of the partitioning element
+
+	for i in range(1, elements): #Partitioning loop
+		if lista[i] <= lista[0]:
+			current_position += 1
+			temp = lista[i]
+			lista[i] = lista[current_position]
+			lista[current_position] = temp
+
+	temp = lista[0]
+	lista[0] = lista[current_position] 
+	lista[current_position] = temp #Brings pivot to it's appropriate position
+    
+	left = quickSort(lista[0:current_position]) #Sorts the elements to the left of pivot
+	right = quickSort(lista[current_position+1:elements]) #sorts the elements to the right of pivot
+
+	lista = left + [lista[current_position]] + right #Merging everything together
+
+	
+    
 	return lista
 
 
@@ -69,44 +123,41 @@ def shellSort(lista):
 	return lista
 
 
-maxValor = 1000  # define el valor maximo de los elementos de la lista
-largoLista = 1000  # define el largo de las listas a ordenar
-veces = 100  # define las veces que se va a hacer el ordenamiento
+maxValor = 1000  		# define el valor maximo de los elementos de la lista
+largoLista = 1000  		# define el largo de las listas a ordenar
+veces = 100  			# define las veces que se va a hacer el ordenamiento
 
 acumulaMerge = 0  # variable para acumular el tiempo de ejecucion del mergesort
-acumulaHeap = 0  # variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
+acumulaHeap = 0   # variable para acumular el tiempo de ejecucion del heapsort
 acumulaQuick = 0  # variable para acumular el tiempo de ejecucion del quicksort
 acumulaShell = 0  # variable para acumular el tiempo de ejecucion del shellsort
 
 for i in range(veces):
-	mergelista = [randint(0, maxValor) for r in range(largoLista)]  # creamos una lista con valores al azar
+	# creamos una lista con valores al azar
+	mergelista = [randint(0, maxValor) for r in range(largoLista)]
 	heaplista = list(mergelista)
 	quicklista = list(mergelista)
 	searchlista = list(mergelista)
 
-	t1 = time.process_time()  # tomamos el tiempo inicial
-	mergeSort(mergelista, 0, len(mergelista) - 1)  # ejecutamos el algoritmo mergeSort
-	acumulaMerge += time.process_time() - t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion
-	print(mergelista)  # desplegamos la lista
-
-	t1 = time.process_time()  # tomamos el tiempo inicial
-	heapSort(heaplista)  # ejecutamos el algoritmo heapSort
-	acumulaHeap += time.process_time() - t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion
-	# print(heaplista)						#desplegamos la lista
-
-	t1 = time.process_time()  # tomamos el tiempo inicial
-	quickSort(quicklista)  # ejecutamos el algoritmo quickSort
-	acumulaQuick += time.process_time() - t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion
-	# print(quicklista)						#desplegamos la lista
-
-	t1 = time.process_time()  # tomamos el tiempo inicial
-	shellSort(searchlista)  # ejecutamos el algoritmo shellSort
-	acumulaShell += time.process_time() - t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion
-	print(searchlista)  # desplegamos la lista
-
-# imprimos los resultados
-print("Promedio de tiempo de ejecucion de " + str(veces) + " listas de largo " + str(largoLista))
-print("MergeSort " + str(acumulaMerge / veces) + " segundos")
-print("HeapSort " + str(acumulaHeap / veces) + " segundos")
-print("QuickSort " + str(acumulaQuick / veces) + " segundos")
-print("ShellSort " + str(acumulaShell / veces) + " segundos")
+	t1 = time.clock()  						# seteamos el tiempo al empezar
+	mergeSort(mergelista)  					# ejecutamos el algoritmo mergeSort
+	acumulaMerge += time.process_time()-t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion
+
+	t1 = time.clock()  						# seteamos el tiempo al empezar
+	heapSort(heaplista)  					# ejecutamos el algoritmo heapSort
+	acumulaHeap += time.process_time()-t1   # acumulamos el tiempo de ejecucion
+
+	t1 = time.clock()  						# seteamos el tiempo al empezar
+	quickSort(quicklista)  					# ejecutamos el algoritmo quickSort
+	acumulaQuick += time.process_time()-t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion
+
+	t1 = time.clock()  						# seteamos el tiempo al empezar
+	shellSort(searchlista)  				# ejecutamos el algoritmo shellSort
+	acumulaShell += time.process_time()-t1  # acumulamos el tiempo de ejecucion
+
+#imprimos los resultados
+print ("Promedio de tiempo de ejecucion de " + str(veces) + " listas de largo " + str(largoLista))
+print ("MergeSort " + str(acumulaMerge/veces) + " segundos")
+print ("HeapSort " + str(acumulaHeap/veces) + " segundos")
+print ("QuickSort " + str(acumulaQuick/veces) + " segundos")
+print ("ShellSort " + str(acumulaShell/veces) + " segundos")